论文摘要
煤与瓦斯突出危险是影响煤矿生产安全的一个重大问题,为了解决危险预测的问题,将反映煤与瓦斯突出的六个指标:垂深、倾角、巷道类型、煤层厚度、地质构造和作业方式作为输入层参数,使用BP神经网络与粒子群算法结合建立模型,导入数据到Matlab中进行模拟仿真,将预测结果与实际情况相对比。结果表明:粒子群算法结合神经网络对预测煤与瓦斯突出危险是有效的,相较于传统预测方法,其预测的速度、精度都有所提升,可以将该算法应用到突出危险预测当中。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 万宇,齐金平
关键词: 神经网络,编程,特征指标,粒子群算法
来源: 山西煤炭 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 矿业工程,安全科学与灾害防治,自动化技术
单位: 兰州交通大学
基金: 国家自然科学基金项目(71861021),甘肃省高等学校科研项目(2018A-026),甘肃省重点研发项目(17YF1FA122)
分类号: TD713;TP18
页码: 75-78
总页数: 4
文件大小: 824K
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